什么是机器学习？
探索ML。 解锁数据驱动型洞察
深入了解机器学习的世界，机器学习的原理，算法及其在数据驱动决策和人工智能应用中的变革作用。
欢迎来到AI学习中心的”什么是机器学习？“深入了解机器学习的世界,数据驱动的算法推动了无人驾驶汽车和个性化建议等创新。
机器学习(ML)是人工智能(AI)领域的基石技术,推动了我们今天在各个行业看到的许多进步。 ML本质上是一种自动构建分析模型的数据分析方法。 它使计算机能够根据数据进行学习和决策，而不是通过显式编程。 这一学习过程对于开发能够随着时间的推移学习，适应和改进的系统至关重要。
什么是机器学习？
机器学习(ML)是人工智能(AI)中的一个动态领域,专注于开发算法,使计算机能够学习数据并根据数据做出决策。 与传统编程不同,任务是显式编码的,ML依赖于能够分析数据模式，从观察结果中学习并做出明智的预测或决策的算法。 从本质上讲，它使机器能够在无需人为干预的情况下提高性能并适应新数据。 从语音识别系统到个性化的在线推荐,ML的应用范围广泛,使其成为现代人工智能驱动环境中的基础技术。
机器学习的基础
mL通过使用算法接收输入数据并使用统计分析预测输出，同时在新数据可用时更新输出。 这些算法分为监督学习，非监督学习和强化学习，每种算法都具有独特的应用程序和功能。 了解如何使用大型语言模型机器学习。
机器学习的应用
ML的应用范围广泛，从业务预测分析到高级图像和语音识别。 它为系统提供有关流媒体服务，金融欺诈检测，甚至交通运输中的自动车辆的个人建议。 探索人工智能对企业的好处。
AI和ML之间的差异
人工智能(AI)和机器学习(ML)是同一枚硬币的两面,但它们在技术领域拥有不同的特征。 人工智能是创造智能机器来执行通常需要人类智能的任务的首要科学。 这包括解决问题，识别语音和翻译语言。 另一方面,ML是AI的一个子集,专注于开发从经验中学习和改进的系统。 它是人工智能实现其智能行为的机制。 在我们的学习中心页面中获取有关什么是AI以及如何使用AI的更多详细信息。
人工智能的独特性
人工智能包含更广泛的模拟人类智能的技术。 这包括：
- 专家系统:这些系统模仿人类专家的决策能力,通过对数据应用规则做出明智的决策。
- 自然语言处理(NLP)：用于语音助理和翻译服务等应用中，NLP使机器能够理解和响应人类语言。
- 机器人:人工智能驱动的机器人可执行各种任务,从制造业的装配线到医疗保健领域的复杂手术。
ML ML的特异性缩小到从数据中学习算法。 主要示例包括：
- 预测分析:这些算法用于商业智能中,分析历史数据以预测未来趋势。
- 推荐系统:在电子商务和流媒体服务中,这些系统通过推荐产品或内容来个性化用户体验。
- 图像识别: ML算法用于识别图像中的对象，面部或场景,在安全和无人驾驶车辆等领域至关重要。
ML作为AI背后的驱动力
虽然AI设定了智能，自主系统的愿景,但机器学习提供了实现这种智能的手段。 ML算法是为AI提供动力的引擎,使机器能够自动从经验中学习和改进。 通过机器学习,人工智能系统能够根据数据分析执行复杂任务，制定决策和预测。
连接AI和ML的示例
- 语音助理: Amazon的Alexa或Apple的Siri等设备使用ML算法来理解和处理人的语音,这种功能嵌入了更广泛的人机交互式通信AI目标。
- 无人驾驶车辆:这些车辆使用ML处理来自传感器的数据,以做出实时驾驶决策,这一功能属于创建可执行类似人类任务的机器的大型AI保护伞。
虽然人工智能和机器学习是相互关联的,并且经常可以互换使用,但它们在科技界中的用途不同。 人工智能是创造具有类似人类智能的机器的更广泛目标,而机器学习和适应机器的方法则是机器学习和适应的手段。 它们共同重塑了从医疗保健到娱乐的各个行业，并重新定义了我们与技术的互动
机器学习对业务的影响
ML正在彻底改变跨部门的业务运营。 从自动化日常任务到深入洞察客户行为，ML是提高效率和创新的关键驱动力。
- McKinsey Global Institute的一项研究发现，ML在营销和销售方面可能带来高达2.6万亿美元的额外价值，在制造和供应链规划方面可能带来高达2万亿美元的额外价值。
- 《哈佛商业评论》的研究表明，在客户服务中实施机器学习的公司报告称，客户满意度提高了35%。
机器学习对不同行业的影响
机器学习(ML)已成为各个业务部门不可或缺的资产，推动创新，效率和决策流程。 其应用范围从增强客户体验到简化运营和降低风险。 以下是在研究和案例研究的支持下，机器学习正在对业务产生切实影响的一些关键领域。
- 金融行业:增强的风险管理:机器学习(ML)正在对金融行业进行革命性的改革,特别是在信用评分和算法交易方面。 银行使用ML进行准确的信用评估，从而降低违约风险。 以ML为动力的算法交易策略通过分析市场趋势以实现最佳交易执行,优于传统模型。 在《金融数据科学杂志》上发表的一项研究表明，ML驱动的交易策略优于传统模式，回报更高。
- 医疗保健行业:诊断方面的进步:在医疗保健领域,ML显著提高了诊断准确性和个性化医疗。 它增强了医学影像分析，以便及早准确地检测疾病，并根据个体患者数据定制治疗计划，从而实现更好的结局。 《新英格兰医学杂志》中的研究强调了肿瘤学中的ML如何通过定制治疗策略显著改善患者结局。
- 零售和电子商务:个性化和效率: ML通过个性化的客户体验和高效的库存管理,正在改变零售和电子商务。 它可以预测定制商品推荐的购买行为，并优化库存水平，这一点在亚马逊推荐系统中得到了显著提升。 亚马逊的一项案例研究显示，他们的推荐系统(由ML提供支持)如何占总销售额的35%。 此外，机器学习驱动的库存管理系统可预测需求趋势，确保最佳库存水平并降低库存成本。
- 制造业-生产和维护优化:制造业在生产效率和预测性维护方面受益于ML。 mL算法可预测设备故障，允许及时维护，从而减少停机时间和维护成本。 Deloitte的一份报告指出,由ML提供支持的预测性维护可以降低高达25%的维护成本,并将设备的正常运行时间延长20%。
- 物流和供应链-更智能的运营:在物流领域,ML优化路线规划和需求预测。 这将降低运输成本和缩短交货时间，提高整体运营效率和客户满意度。 “美国运输杂志”的一项研究表明，物流中的ML应用使交货时间缩短了10%，运输成本降低了15%。
机器学习在各个商业部门的一体化突出了其作为增长和效率的关键催化剂的作用。
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